未知环境下基于PF-DQN的无人机路径规划

• 作者: 丁勇 何金 杨勇 黄鑫城
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 路径规划 势函数 深度Q网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 武器装备自动化
• 页码范围: 15-21
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 字数: 5701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2020.09.004

摘要

为解决无人机无模型路径规划的问题,提出一种环境信息未知情况下基于势函数(PF)奖赏的DQN路径规划方法.建立无人机在环境中的连续状态空间,将360°等分成若干个角度作为航向角建立无人机的动作空间,设计目标和障碍物对无人机的势函数奖赏,刻画不同动作对无人机的影响,并进行仿真实验.实验结果表明:PF-DQN算法能较好地实现无人机在环境信息未知下的无碰撞路径规划,且势函数奖赏能加快无人机路径规划网络的训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁勇	南京航空航天大学自动化学院	38	271	8.0	15.0
2	黄鑫城	南京航空航天大学自动化学院	6	6	2.0	2.0
3	杨勇	南京航空航天大学自动化学院	15	130	5.0	11.0
4	何金	南京航空航天大学自动化学院	3	0	0.0	0.0